Projektujemy i utrzymujemy infrastrukturę pod Twoje obciążenia AI (moc obliczeniową GPU, serwowanie modeli, bazy wektorowe i pipeline'y MLOps), bezpieczną, obserwowalną i z kosztami GPU pod kontrolą.
Co robimy
Wybór między usługami zarządzanymi a instancjami GPU on-demand, spot lub rezerwowanymi w AWS, Azure, Google Cloud, OVHcloud, Hetzner Cloud, UpCloud i chmurach prywatnych, dopasowanymi do rzeczywistego obciążenia treningiem i inferencją.
Pule węzłów GPU, autoskalowanie i harmonogramowanie zadań na EKS, AKS lub GKE, z Ray lub Kubeflow do rozproszonego trenowania i inferencji wsadowej.
Inferencja o niskich opóźnieniach z vLLM, NVIDIA Triton lub KServe oraz prywatny dostęp do Azure OpenAI, Amazon Bedrock lub Vertex AI.
Pipeline'y cech i bazy wektorowe, takie jak pgvector, Qdrant czy Azure AI Search, zsynchronizowane z danymi źródłowymi.
Śledzenie eksperymentów, rejestr modeli, automatyczne wdrożenia oraz monitoring opóźnień, kosztu zapytania i dryfu modeli.
Prywatna sieć, zarządzanie sekretami, kontrola dostępu do modeli i danych oraz logi audytowe, na których może polegać Twój dział compliance.
Technologie
Nie jesteśmy przywiązani do jednego dostawcy: pracujemy w chmurach publicznych i prywatnych oraz dopasowujemy się do Twojego środowiska, licencji i kompetencji zespołu. To narzędzia, z których najczęściej korzystamy w tym obszarze.
Powiązane usługi
Rozwój aplikacji cloud-native, wdrożenia i migracje do AWS, Azure, Google Cloud, OVHcloud, Hetzner Cloud, UpCloud i chmur prywatnych, a następnie utrzymanie oraz optymalizacja kosztów i wydajności po migracji.
Praktyki FinOps, rightsizing i planowanie zobowiązań, które obniżają rachunki za AWS, Azure i Google Cloud bez utraty wydajności.
Zarządzana eksploatacja środowisk chmurowych: monitoring 24/7, aktualizacje, kopie zapasowe, upgrade'y i obsługa incydentów.
Opisz, w jakim miejscu jesteś dziś i co chcesz osiągnąć. Zaproponujemy konkretny pierwszy krok, a przed rozmową techniczną możemy podpisać NDA.
